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2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 데이터셋 비교 및 평가 (1) - 데이터셋 소개 (tuSimple, CULane) 데이터셋 비교 및 평가 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI) 이번 챕터에서는 간단한 차선인식 모듈에 대해 설명하는 것으로, 영상처리기반 차선인식이 어떤 방식으로 실행되는지 간단하게 살펴보려 한다. 2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 개발은 아래 환경에서 진행되었다. 더보기 OS : Ubuntu 18.04 ROS : Melodic openCV : 3.2.0 https://github.com/Gnaseel/hg_laneDetection_trad GitHub - Gnase.. 2021. 9. 22.
2. 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 데이터셋 비교 및 평가 (1) - 데이터셋 소개 (tuSimple, CULane) 데이터셋 비교 및 평가 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI) 영상처리 기반 차선인식은 오래 전부터 연구되어 왔지만, 딥러닝에 의한 방법들에 비해 정확도가 낮기 때문에 최근에는 주류로 연구되지 않는다. 특히 조명과 차폐(occlusion) 등에 매우 취약하기 때문에 안정성 또한 낮다. 이러한 이유들로 영상처리 기법 차선인식은 현재 주류로 연구되고있지 않지만, 과거 어떤 방법들로 차선인식이 이루어졌는지 흐름에 대해서는 알고있어야 하기 때문에 이 챕터를 준비했다. 이번 챕터는 ROS와 openCV .. 2021. 9. 22.
4. 차선인식 데이터셋 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI) 섹션4는 차선인식에 사용되는 데이터셋의 특징을 비교하는 부분이므로, 메소드에만 관심이 있다면 넘어가도 뒤 내용을 이해하는데 지장이 없다. 섹션 4에서 다루는 내용 차선 인식 데이터셋 데이터셋의 특징 비교 각 데이터셋 별 벤치마킹 방법 소개 차선 인식 데이터셋 차선인식 데이터셋에는 많은 종류가 있다. 하지만 데이터셋마다의 특징이 있기 때문에 자신이 구현하고자 할 네트워크에 알맞은 데이터셋을 사용해야한다. 3. BDD100K BAIR(버클리 인공지능 연구 실험실)에서 공개한 오픈소스로, 120,000,000개라는 엄청난 이미지 데이터를 가진 데이터셋이다. 이미지 뿐만 아니라 GPS, IMU, 타임스탬프까지 포함되어있어서 다양한 용도로 활용 될 수 있다. 차선인식을 위해 만들어진 데이터셋이 아니라, 도로 주행.. 2021. 8. 14.
4. 차선인식 데이터셋 (1) - 데이터셋 소개 (tuSimple, CULane) 섹션4는 차선인식에 사용되는 데이터셋의 특징을 비교하는 부분이므로, 메소드에만 관심이 있다면 넘어가도 뒤 내용을 이해하는데 지장이 없다. 섹션 4에서 다루는 내용 차선 인식 데이터셋 데이터셋의 특징 비교 각 데이터셋 별 벤치마킹 방법 소개 차선 인식 데이터셋 차선인식 데이터셋에는 많은 종류가 있다. 하지만 데이터셋마다의 특징이 있기 때문에 자신이 구현하고자 할 네트워크에 알맞은 데이터셋을 사용해야한다. 1. tuSimple 차선인식 학습과 평가에 빈번하게 사용되는 데이터셋중 하나. 위 표에는 140,000장의 이미지라 되어있는데, 이미지의 개수는 14만장이지만, 라벨링 되어있는 데이터는 1/20인 6000장정도임. 나머지는 흐름을 이해할 수 있도록 추가한 라벨없는 이전 프레임의 이미지. 차선 분류 8가지.. 2021. 8. 14.
[Sensor fusion] Camera - Lidar 퓨전 이전에 카메라와 라이다를 연동하여 진행하던 포스트가 있었는데, 알고있는 지식의 양이 너무 한정적이기 때문에 제대로 설명할 수 없었다. 그 후 다시한번 연구하는 시간을 가졌기 때문에 다시한번 포스팅을 진행해보고자 한다. 카메라와 라이다를 퓨전하기 위해서 제일 처음 해야 할 일은 좌표계를 통일시키는 것이다. 라이다를 중심으로 좌표계를 생성한다면 라이다에서 우리가 보는 데이터는 World frame의 좌표계이다. 이 때 우리는 이 World frame을 Camera frame으로 변환해줘야 한다. World frame과 Camera frame은 같은 단위계에서 중심만 바뀔 뿐이므로 라이다와 카메라의 실제 물리적 거리만 반영해주면 된다. 위 수식 마지막 부분에서 R과 t가 그 역할을 한다. R은 보통 3*3 행.. 2021. 3. 23.
[논문 리뷰] Accurate Calibration of LiDAR-Camera Systems using Ordinary Boxes 이 논문은 RGB camera와 3D LiDAR을 사용한 비전시스템의 calibration에 대해 다루는 논문이다. 카메라와 라이다의 extrinsic parameter를 찾는 것이 목적이다. 라이다와 카메라 사이의 extrinsic parameter를 찾는 논문은 2000년도 후반 라이다의 가격이 점차적으로 하락하며 등장하기 시작했고, 현재는 3D LiDAR를 사용하거나, 어안카메라, 다수의 카메라&라이다 사용, 타겟리스한 방법론 등 폭발적으로 연구되고있지는 않지만 꾸준하게 진행되고 있다. Introdunction 라이다는 주변 환경을 인식하며 거리 정보를 매우 정확하게 반환하며 빛에 영향을 받지 않지만, 낮은 해상도를 가지는 것이 단점이다. 그에 비해 카메라는 높은 해상도와 색 데이터를 가지고 있지만.. 2020. 12. 22.
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